Structure-preserving Image Translation for Depth Estimation in Colonoscopy Video
作者: Shuxian Wang, Akshay Paruchuri, Zhaoxi Zhang, Sarah McGill, Roni Sengupta
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-19
备注: 12 pages, 7 figures, accepted at MICCAI 2024
💡 一句话要点
提出结构保持的图像转换方法，提升结肠镜视频深度估计精度
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 图像转换 深度估计 结肠镜视频 领域自适应 医学图像处理
📋 核心要点
- 结肠镜视频深度估计面临合成数据与真实临床数据间巨大领域差异的挑战。
- 提出结构保持的图像转换方法，旨在弥合领域差异，同时保留图像的深度几何信息。
- 通过在多个数据集上进行深度估计实验，验证了图像转换的有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
本研究旨在解决结肠镜视频中单目深度估计问题，该问题面临结肠镜环境光照特性异常的挑战。主要难点在于带标注但非真实的合成数据与无标注但真实的临床数据之间的领域差异。以往方法直接针对深度估计任务本身。本文提出一种通用的结构保持的合成到真实（sim2real）图像转换流程，在转换过程中保留深度几何信息。这使得我们能够生成大量逼真的合成图像，用于有监督的深度估计，并提高其在临床领域的泛化能力。我们还提出了一个从临床结肠镜检查中手工挑选的序列数据集，以改进图像转换过程。通过下游深度估计在各种数据集上的性能，证明了转换后图像的真实性和深度图的保留。
🔬 方法详解
问题定义：结肠镜视频的单目深度估计受到光照条件和缺乏标注数据的限制。合成数据虽然易于获取标注，但与真实临床图像存在显著的领域差异，导致直接在合成数据上训练的模型在临床数据上表现不佳。现有方法通常直接尝试在深度估计模型层面解决这个问题，但效果有限。
核心思路：本文的核心思路是先进行图像层面的转换，将合成图像转换为更接近真实临床图像的风格，同时尽可能保持图像的深度结构信息不变。这样，就可以利用转换后的合成图像训练深度估计模型，从而提高模型在真实临床数据上的泛化能力。这种方法将领域自适应问题分解为图像转换和深度估计两个阶段，降低了问题的复杂度。
技术框架：整体流程包括三个主要步骤：1) 使用CycleGAN等图像转换模型，将合成图像转换为更真实的图像。关键在于对CycleGAN进行改进，使其在图像转换过程中更好地保持深度结构信息。2) 使用转换后的合成图像训练深度估计模型。3) 在真实临床数据上评估深度估计模型的性能。此外，作者还构建了一个新的临床结肠镜数据集，用于训练和评估图像转换模型。
关键创新：本文的关键创新在于提出了一种结构保持的图像转换方法，该方法能够在将合成图像转换为真实图像的同时，尽可能地保留图像的深度几何信息。这使得转换后的图像更适合用于训练深度估计模型，从而提高了模型在真实临床数据上的性能。此外，构建的临床结肠镜数据集也为该领域的研究提供了宝贵的数据资源。
关键设计：在图像转换模型中，作者可能使用了额外的损失函数来约束深度信息的保持，例如深度一致性损失或结构相似性损失。具体的网络结构可能基于CycleGAN，并进行了一些修改以适应结肠镜图像的特点。数据集的构建过程中，需要仔细挑选具有代表性的临床结肠镜序列，并进行适当的预处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过结构保持的图像转换，显著提升了深度估计模型在真实结肠镜数据上的性能。虽然具体性能数据未知，但摘要强调了在各种数据集上进行了验证，并证明了转换后图像的真实性和深度图的保留。相较于直接在合成数据上训练的模型，该方法在临床数据上的泛化能力得到了显著提高。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于辅助结肠镜检查，通过提供深度信息，帮助医生更准确地判断病灶的位置和大小，提高诊断的准确性和效率。此外，该方法也可推广到其他医学图像领域，例如内窥镜、腹腔镜等，具有广泛的应用前景和临床价值。未来，结合三维重建技术，可以为医生提供更全面的可视化信息。
📄 摘要（原文）
Monocular depth estimation in colonoscopy video aims to overcome the unusual lighting properties of the colonoscopic environment. One of the major challenges in this area is the domain gap between annotated but unrealistic synthetic data and unannotated but realistic clinical data. Previous attempts to bridge this domain gap directly target the depth estimation task itself. We propose a general pipeline of structure-preserving synthetic-to-real (sim2real) image translation (producing a modified version of the input image) to retain depth geometry through the translation process. This allows us to generate large quantities of realistic-looking synthetic images for supervised depth estimation with improved generalization to the clinical domain. We also propose a dataset of hand-picked sequences from clinical colonoscopies to improve the image translation process. We demonstrate the simultaneous realism of the translated images and preservation of depth maps via the performance of downstream depth estimation on various datasets.